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Qwen: Qwen3.5-122B-A10B vs Z.ai: GLM 5.1

平均分几乎持平,为 7.1 vs 7.1GLM 5.1 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.535 vs $1.046GLM 5.1 (medium) 更快,为 46.77s vs 64.16s,通过率为 71.2% vs 69.7%

推荐模型GLM 5.1 (medium)它在这里得分最高(7.1),同时成本比Qwen3.5-122B-A10B (medium)低约 2.0 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-18

指标 Qwen3.5-122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B medium 发布日期: 2026-02-24 GLM 5.1 GLM 5.1 medium 发布日期: 2026-04-07
分数 7.1 7.1
排名 #71 #73
可靠性 10.0 8.3
一致性 8.5 8.4
测试正确
尝试通过率 71.2% 69.7%
不稳定测试 4 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.509 4.202
总成本 $1.046 $0.535
输入价格 $0.260 / 1M $0.966 / 1M
输出价格 $2.080 / 1M $3.036 / 1M
总输入令牌 124,771 82,623
输出令牌 44,077 16,089
推理令牌 443,141 136,463
响应时间(平均) 64.16s 46.77s
响应时间(最大) 519.30s 308.75s
响应时间(总计) 1411.60s 982.16s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#71 Qwen3.5-122B-A10B

medium
成本
$0.019
时间
48.7s
令牌
6,034 tok

#73 GLM 5.1

medium
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Qwen3.5-122B-A10B 6.0 7.2 55.6% 1 114.48s 7,630 8,057 82,578
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826

快速对比

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